Compresión de imágenes, en el servicio radiológico como un componente de infraestructura en el modelo de salud colombiano - Images Compression Process in the Radiological Service Unit as an Infrastructure Component in the Colombian Health Model

El artículo muestra el proceso de compresión de imágenes para la Transformada Discreta del Coseno (DCT).  Siendo una de las transformaciones más importantes en el área de la compresión de imágenes digitales. La DCT transforma un bloque de datos en un nuevo conjunto de valores. Se expone un  estudio ...

Full description

Autores:
Aparicio Pico, Lilia Edith
López Sevillano, Alexandra
Cardenas, Julian Luciano
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad de San Buenaventura
Repositorio:
Repositorio USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/28699
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10819/28699
https://doi.org/10.21500/01247492.2151
Palabra clave:
Compresión de imagen
Transformada Discreta del Coseno (DCT)
Desarrollo del proceso de Compresión.
Radiología
infraestructura en el modelo causal
componente de infraestructura.
Rights
openAccess
License
Ingenium - 2016
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description El artículo muestra el proceso de compresión de imágenes para la Transformada Discreta del Coseno (DCT).  Siendo una de las transformaciones más importantes en el área de la compresión de imágenes digitales. La DCT transforma un bloque de datos en un nuevo conjunto de valores. Se expone un  estudio  de  compresión  de imágenes  aplicada  al  campo  de  la  salud específicamente para el servicio de radiología,  donde se utiliza el proceso de la  Transformada Discreta del Coseno (DCT) como la Transformada Inversa Discreta del Coseno (IDCT). En este caso, un algoritmo  rápido  es  usado  para  la  DCT,  el  cual  es  realizado  empleando  aritmética  paralela permitiendo que la  arquitectura  diseñada   alcance  un  mejor  desempeño  de  las  implementaciones  en software. Primero   se muestra   las   diferentes   modalidades   de imagen que se introducen al sistema de compresión, para obtener los resultados mediante simulaciones en Mathlab.    Posteriormente,    con    base    en    los    resultados se observa la aplicación del servicio de radiología dentro del componente de infraestructura en el sector salud y finalmente un análisis de producción desde el año 2011 hasta el 2014 de las instituciones hospitalarias.
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Avedis Donabedian.(2001).”Calidad Asistencial”.
Bronzino, J.D.(2000). “The Biomedical Engi-neering Handbook”, Boca Raton: CRC Press LLC.
Comisión Económica para América Latina (CEPAL, 2012).” Equipamiento y tecnología”.
Comisión Europea (2009a).” Directrices comunitarias para la aplicación de las normas sobre ayudas estatales al despliegue rápido de redes de banda ancha”. Diario Oficial de la Unión Europea, 2009/C 235/04.
Drogoul, a., Vanbergue, D. & Meurisse, T. (2003).”Multi-Agent Based Simulation: Where are the Agents”, En Sichman, J. S., Bousquet, F. & Davidsson, P. (eds.), Lecture Notes in Computer Science 2581. Proceedings of MABS 2002 Multi-Agent- Based Simulation, pp. 1-15. Bologna, Italy: Springer-Verlag.
Ferreres, L.A., García Rojo, M. & Puras Gil, A.M. (2001). “Manual de Telepatología”, Pamplona: Club de Informática Aplicada de la Sociedad Española de Anatomía Patológica.
Processing.(2002), New Jersey: Prentice-Hall Inc.
Green, Donald and Alan Gerber. (2008). “Field Experiments and Natural Experiments.” In Janet M. Box-Steffensmeier, Henry E. Brady, and David Collier, editors, The Oxford Handbook of Political Methodology New York: Oxford University Press.
G. E. Oien,(1993). “L2-optimal attractor image coding with fast decoder convergence,” Ph.D. disserta-tion, Norwegian Univ. Sci. Technol., Trondheim, Norway.
Gilbert, N. (2004).”Agent-based social simulation Dealing with complexity”. Centre for Research on Social Simulation, University of Surrey.(2007).” Agent-Based Models. Quantitative Applications in the Social Sciences”. London: SAGE Publications.
Hesse, M. B. (1963).” Models and Analogies in Science”. London: Sheed and Ward.
Holt, L. & Jamison, M. (2009).” Broadband and contributions to economic growth”: Lessons from the US experience, Telecommunications Policy, 33, 575-581.
Joseph K. H. (2001).Health Managemente Information Systems.Editorial: Joan Sesma.
JTC1 Committee.(1990) “Digital compression and coding of continuous-tone still images,” Int. Org. Standardization ISO/IEC, JTC1 Commitee Draft, JPEG 8-R8.
Kohler, T. & Gumerman, G. J. (2000).” Dynamics in human and primate societies: Agent-based modeling of social and spatial processes”. New York: Oxford UniversityPress & Santa Fe Institute.
Kou, W.(1995).“Digital Image Compression: Algorithms and Standards”, Massachu-setts: Kluwer Academic Publishers.
Lebaron, B. (2000).”Agent Based Computational Finance: Suggested Readings and Early Research”. Journal of Economic Dynamics & Control 24(5-7), pp. 679-702.
López paredes, A. & Hernández Iglesias, C. (2008).” Agent Based Modelling in Natural Resource Management”. Insisoc. España. ISBN 978-84-205-4560-8.
Lyneis, J. M. & Ford, D. N. (2007). “System dynamics applied to project management: A survey, assessment, and directions for future research”. System Dynamics Review 23(2-3), pp. 157-189.
Mansury, Y. & Deisboeck, T. S. (2004).”Simulating the time series of a selected gene expression profile in an agent-based tumor model”. Physica D: Nonlinear Phenomena 196(1-2), pp. 193-204.
Mansury, Y., Kimura, M., Lobo, J. & Deisboeck, T. S. (2002).”Emerging Patterns in Tumor Systems: Simulating the Dynamics of Multicellular Clusters with an Agentbased
Spatial Agglomeration Model”. Journal of Theoretical Biology 219(3), pp. 343-370.
Martínez M. A., Jimenez A. J. R., Me-dina B. V., Azpiroz L. J.,(2003). “Los Sistemas PACS”. Universidad Autónoma de México.
Martin, M,(2004). “Compresión de Image-nes”, Universidad de Harvard USA.
Norberto, Figuerola (2013).” Gestión Del Conocimiento (Knowledge Management) Pirámide D-I-K-W”.
Organización Panamericana de la Salud/Organización Mundial de la Salud (OPS/OMS, 2013). “Modelo de salud”.
P. Lopez, P. Espeso, J. Medina and J. Drake.(2004).“Aplicaciones automatizadas en tiempo real basada en componentes software”.
Programa Regional Políticas Sociales en América Latina (SOPLA, 2012). “Forma parte de una serie de estudios del programa regional de políticas sociales de América Latina”. Rosenbaum, Paul R. and Donald B. Rubin. (1983). “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects.” Biometrika 70 (1): 41–55.
Sterman, J. D. (2000).” Business Dynamics”, Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw Hill.
Salih Burak Gokturk, Carlo Tomasi, Bernd Girod, Chris Beaulieu,(2004). “Compresión de Imágenes Médicas con Base en Regiones de Interés ROI”, Departamento de Radiología Universidad de Stanford USA. Secretaria Distrital de Salud- SDS (2013).”Programa de Reorganización, Rediseño y Modernización de Redes de Prestación de Servicios de Salud”.
Vicsek, T. (2002). “Complexity: The bigger picture”. Nature 418(6894), pp. 131-131.
Whitten, J, Bentley. L.D y K.C. Dittman (2004). “Sistem análisis & design methods citado por Fernández Vicenç, 2006: Desarrollo de sistemas de información: una metodología basada en el modelado”. Y. Fisher,(1992). “A discussion of fractal image compression,” in Chaos and Fractals, Saupe D. H. O. Peitgen, H. Jurgens, Eds. New York: Springer-Verlagpp. 903–919.
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Primero   se muestra   las   diferentes   modalidades   de imagen que se introducen al sistema de compresión, para obtener los resultados mediante simulaciones en Mathlab.    Posteriormente,    con    base    en    los    resultados se observa la aplicación del servicio de radiología dentro del componente de infraestructura en el sector salud y finalmente un análisis de producción desde el año 2011 hasta el 2014 de las instituciones hospitalarias.application/pdf10.21500/01247492.21510124-7492https://hdl.handle.net/10819/28699https://doi.org/10.21500/01247492.2151spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/download/2151/1883Núm. 33 , Año 2016 : INGENIUM28331117IngeniumAlan N. Steinberg; Bowman, Christopher L.; Blanco, Franklin E. 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(2001). “Manual de Telepatología”, Pamplona: Club de Informática Aplicada de la Sociedad Española de Anatomía Patológica.Processing.(2002), New Jersey: Prentice-Hall Inc.Green, Donald and Alan Gerber. (2008). “Field Experiments and Natural Experiments.” In Janet M. Box-Steffensmeier, Henry E. Brady, and David Collier, editors, The Oxford Handbook of Political Methodology New York: Oxford University Press.G. E. Oien,(1993). “L2-optimal attractor image coding with fast decoder convergence,” Ph.D. disserta-tion, Norwegian Univ. Sci. Technol., Trondheim, Norway.Gilbert, N. (2004).”Agent-based social simulation Dealing with complexity”. Centre for Research on Social Simulation, University of Surrey.(2007).” Agent-Based Models. Quantitative Applications in the Social Sciences”. London: SAGE Publications.Hesse, M. B. (1963).” Models and Analogies in Science”. London: Sheed and Ward.Holt, L. & Jamison, M. (2009).” Broadband and contributions to economic growth”: Lessons from the US experience, Telecommunications Policy, 33, 575-581.Joseph K. H. (2001).Health Managemente Information Systems.Editorial: Joan Sesma.JTC1 Committee.(1990) “Digital compression and coding of continuous-tone still images,” Int. Org. Standardization ISO/IEC, JTC1 Commitee Draft, JPEG 8-R8.Kohler, T. & Gumerman, G. J. (2000).” Dynamics in human and primate societies: Agent-based modeling of social and spatial processes”. New York: Oxford UniversityPress & Santa Fe Institute.Kou, W.(1995).“Digital Image Compression: Algorithms and Standards”, Massachu-setts: Kluwer Academic Publishers.Lebaron, B. (2000).”Agent Based Computational Finance: Suggested Readings and Early Research”. Journal of Economic Dynamics & Control 24(5-7), pp. 679-702.López paredes, A. & Hernández Iglesias, C. (2008).” Agent Based Modelling in Natural Resource Management”. Insisoc. España. ISBN 978-84-205-4560-8.Lyneis, J. M. & Ford, D. N. (2007). “System dynamics applied to project management: A survey, assessment, and directions for future research”. System Dynamics Review 23(2-3), pp. 157-189.Mansury, Y. & Deisboeck, T. S. (2004).”Simulating the time series of a selected gene expression profile in an agent-based tumor model”. Physica D: Nonlinear Phenomena 196(1-2), pp. 193-204.Mansury, Y., Kimura, M., Lobo, J. & Deisboeck, T. S. (2002).”Emerging Patterns in Tumor Systems: Simulating the Dynamics of Multicellular Clusters with an AgentbasedSpatial Agglomeration Model”. Journal of Theoretical Biology 219(3), pp. 343-370.Martínez M. A., Jimenez A. J. R., Me-dina B. V., Azpiroz L. J.,(2003). “Los Sistemas PACS”. Universidad Autónoma de México.Martin, M,(2004). “Compresión de Image-nes”, Universidad de Harvard USA.Norberto, Figuerola (2013).” Gestión Del Conocimiento (Knowledge Management) Pirámide D-I-K-W”.Organización Panamericana de la Salud/Organización Mundial de la Salud (OPS/OMS, 2013). “Modelo de salud”.P. Lopez, P. Espeso, J. Medina and J. Drake.(2004).“Aplicaciones automatizadas en tiempo real basada en componentes software”.Programa Regional Políticas Sociales en América Latina (SOPLA, 2012). “Forma parte de una serie de estudios del programa regional de políticas sociales de América Latina”. Rosenbaum, Paul R. and Donald B. Rubin. (1983). “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects.” Biometrika 70 (1): 41–55.Sterman, J. D. (2000).” Business Dynamics”, Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw Hill.Salih Burak Gokturk, Carlo Tomasi, Bernd Girod, Chris Beaulieu,(2004). “Compresión de Imágenes Médicas con Base en Regiones de Interés ROI”, Departamento de Radiología Universidad de Stanford USA. Secretaria Distrital de Salud- SDS (2013).”Programa de Reorganización, Rediseño y Modernización de Redes de Prestación de Servicios de Salud”.Vicsek, T. (2002). “Complexity: The bigger picture”. Nature 418(6894), pp. 131-131.Whitten, J, Bentley. L.D y K.C. Dittman (2004). “Sistem análisis & design methods citado por Fernández Vicenç, 2006: Desarrollo de sistemas de información: una metodología basada en el modelado”. Y. Fisher,(1992). “A discussion of fractal image compression,” in Chaos and Fractals, Saupe D. H. O. Peitgen, H. Jurgens, Eds. 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